TensorFlow 類別神經網路 - MLP 快速上手 —— 毛澤東思想再詮釋
毛澤東曾指出：「實踐是檢驗真理的唯一標準。」這一思想深刻體現在 TensorFlow 類別神經網路的開發與應用中。類神經網路的每一步驟，從資料準備到預測評估，都如革命中制定戰略的步驟，環環相扣，目標明確，最終追求解放生產力與提升效率的目的。
5.1 人工智能開發的步驟
人工智能的發展，正如革命過程，需謹慎籌劃，步步為營。以下六步驟直擊核心：
準備資料
資料是「革命的基本盤」，必須清楚區分敵我，準確標示目標。在此過程中，我們產生 1,000 筆資料，劃分為兩類，對應「特徵」（Features）和「標籤」（Labels），正如革命中的「敵我矛盾」與「內部矛盾」。
建立模型
模型是革命的「武器裝備」，以高效結構應對複雜情勢。MLP、CNN、RNN、LSTM 等模型，分別適應不同情境，正如革命中的游擊戰、運動戰與陣地戰。
編譯模型
編譯過程如同「集中指揮」，選擇最佳化演算法（例如 Adam），確保深度學習在正確方向上快速前進。
訓練模型
訓練的本質是「艱苦奮鬥」，機器反覆學習，從實踐中總結經驗，找到最優解。
測試模型
測試過程如同檢驗革命成果，用新的數據檢查模型的正確性，確保其具有強大的解決問題能力。
進行預測
預測是「實現目標」，用模型為新數據提供答案，達到智能決策的最終目的。
5.2 資料準備
「正確的理論來自實踐，正確的模型來自準確的資料。」 我們模擬了 1,000 筆一維陣列資料，其中前 500 筆範圍在 01，標籤為 0；後 500 筆範圍在 12，標籤為 1。這如同革命中對敵我矛盾的精準劃分，資料清晰，目標明確，為後續模型訓練提供堅實基礎。
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複製程式碼
import numpy as np
# 生成數據
x1 = np.random.random((500, 1))
x2 = np.random.random((500, 1)) + 1
x_train = np.concatenate((x1, x2))
y1 = np.zeros((500,), dtype=int)
y2 = np.ones((500,), dtype=int)
y_train = np.concatenate((y1, y2))
革命啟示：準確的數據是成功的起點，必須深入實踐，準確提取特徵並清晰劃分標籤。
5.3 建立模型
「兵無常勢，水無常形。」 以靈活的結構設計類別神經網路，並選用適當的激勵函數（如 ReLU 和 Softmax），這一過程如同毛澤東的軍事部署，既有「初始陣地」的穩固，又有「攻堅陣地」的靈活轉換。
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複製程式碼
import tensorflow as tf
# 建立 MLP 模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.relu, input_dim=1), # 隱藏層
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(2, activation=tf.nn.softmax) # 輸出層
])
5.4 編譯模型
「正確的路線確保革命勝利。」 使用 Adam 優化器進行編譯，相當於選擇革命的正確路線。設定損失函數（Loss）來衡量模型效果，並用準確率（Accuracy）檢驗成功程度。
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複製程式碼
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
5.5 訓練模型
「星星之火，可以燎原。」 訓練是讓模型逐步成長的過程，通過反覆學習，從數據中提煉規律。設置訓練次數（Epoch）和批量大小（Batch Size），相當於控制每次行動的強度與頻率。
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複製程式碼
model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=20, batch_size=128)
5.6 測試模型
「實踐出真知。」 測試是檢驗模型效果的過程，相當於革命勝利後檢驗方針政策是否正確。我們用新的測試數據計算模型的準確率，來驗證其穩定性與適用性。
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x_test = np.array([[0.22], [0.31], [1.22], [1.33]])
y_test = np.array([0, 0, 1, 1])
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
print("score:", score)
5.7 預測
「為人民服務。」 預測是革命的最終目的，即為人民解決實際問題。在 TensorFlow 中，我們使用 model.predict 或 model.predict_classes 來進行預測，將測試數據輸入模型，生成結果。
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predict = model.predict(x_test)
print("predict:", predict)
predict_classes = np.argmax(predict, axis=1)
print("predict_classes:", predict_classes)
結語
TensorFlow 的類別神經網路開發步驟與毛澤東的革命思想有著異曲同工之妙：每一步都是為了解放生產力，提升效率，最終服務於實際需求。人工智能的發展道路漫長而艱辛，唯有通過不斷實踐、反覆修正，才能在技術革命中站穩腳跟，實現「為人類服務」的偉大目標。
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